tf.variables_initializer

本文介绍TensorFlow中tf.variables_initializer函数的使用方法,该函数用于初始化变量列表,并返回一个可以在会话中运行的Op来完成初始化过程。
部署运行你感兴趣的模型镜像

 参考 tf.Variable - 云+社区 - 腾讯云

tf.variables_initializer(
    var_list,
    name='init'
)

返回初始化变量列表的Op。在会话中启动图形之后,可以运行返回的Op来初始化var_list中的所有变量。这个Op并行运行var_list中所有变量的初始化器。 调用initialize_variables()相当于将初始化器列表传递给Group()。但是,如果var_list为空,函数仍然返回一个可以运行的Op。那个行动没有效果。

参数:

  • var_list:  要初始化的变量对象的列表。
  • name:  返回操作的可选名称。

返回值:

  • 运行所有指定变量的初始化器的Op。

原链接:  https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/variables_initializer?hl=en

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

### TensorFlow `global_variables_initializer` 报错解决方案 当遇到 `AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'global_variables_initializer'` 错误时,这通常是因为使用的 TensorFlow 版本不同导致 API 变化所致。为了兼容新旧版本的差异,在导入 TensorFlow 后应显式指定使用 TensorFlow 1.x 的兼容模式。 对于这个问题,可以采取以下措施来解决问题: #### 方法一:启用 TensorFlow 1.x 兼容模式 通过引入 `tensorflow.compat.v1` 并禁用急切执行模式,可以使代码更稳定地运行于新的 TensorFlow 环境中[^1]。 ```python import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf_v1 tf_v1.disable_eager_execution() ``` #### 方法二:调整初始化语句 如果已经启用了 TensorFlow 1.x 兼容模式,则可以直接替换原有的全局变量初始化方式为兼容版的方法[^2]: ```python init = tf_v1.global_variables_initializer() sess = tf_v1.Session() ``` #### 示例代码片段 下面是一个完整的示例程序,展示了如何正确设置并初始化会话以及定义操作: ```python import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf_v1 tf_v1.disable_eager_execution() # 创建常量和变量节点 y_hat = tf.constant(42, name="y_hat") y = tf.constant(39, name="y") loss = tf.Variable((y - y_hat)**2, name="loss") # 初始化所有变量 init = tf_v1.global_variables_initializer() # 开始一个新的会话来进行计算 with tf_v1.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(loss)) ``` 这种方法能够有效避免因API变更而引发的各种异常情况,并确保代码可以在最新的TensorFlow环境中正常工作。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Wanderer001

ROIAlign原理

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值